import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 给你两个单词 word1 和 word2，请你计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。
 * <p>
 * 你可以对一个单词进行如下三种操作：
 * <p>
 * 插入一个字符
 * 删除一个字符
 * 替换一个字符
 *  
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：word1 = "horse", word2 = "ros"
 * 输出：3
 * 解释：
 * horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r')
 * rorse -> rose (删除 'r')
 * rose -> ros (删除 'e')
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：word1 = "intention", word2 = "execution"
 * 输出：5
 * 解释：
 * intention -> inention (删除 't')
 * inention -> enention (将 'i' 替换为 'e')
 * enention -> exention (将 'n' 替换为 'x')
 * exention -> exection (将 'n' 替换为 'c')
 * exection -> execution (插入 'u')
 *  
 * <p>
 * 提示：
 * <p>
 * 0 <= word1.length, word2.length <= 500
 * word1 和 word2 由小写英文字母组成
 */
class Solution {

    public static void main(String[] args) {
        // 2
        System.out.println(minDistance("", "ab"));
        // 3
        System.out.println(minDistance("horse", "ros"));
        // 5
        System.out.println(minDistance("intention", "execution"));
        // 3
        System.out.println(minDistance("teacher", "tenace"));
        // 10
        System.out.println(minDistance("trinitrophenylmethylnitramine", "dinitrophenylhydrazine"));
    }

    private static Map<String, Integer> map = new HashMap<>();

    /**
     * 思路：每一个位置的字符都有三种处理逻辑，我不需要知道哪一种靠谱，直接递归下去找出来最小的就行了，效率很低，需要优化
     *
     * @param word1
     * @param word2
     * @return
     */
    public static int minDistance(String word1, String word2) {
        map = new HashMap<>(16);
        return minDistance(word1, 0, word2);
    }

    public static int minDistance(String source, int x, String target) {
        if (map.containsKey(source)) {
            return map.get(source);
        }
        // 判断是不是一样，如果一样返回0
        if (source.equals(target)) {
            return 0;
        }
        if (source.startsWith(target)) {
            return source.length() - target.length();
        }
        if (target.startsWith(source)) {
            return target.length() - source.length();
        }
        // 如果这两个字段是一样的，就不处理了，跳到下一个去
        if (source.charAt(x) == target.charAt(x)) {
            return minDistance(source, x + 1, target);
        }
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        String newSource;
        // 先尝试插入
        // 插入的字符肯定需要是target里面的字符，永远都插入对应的target位置的字符
        newSource = source.substring(0, x) + target.charAt(x) + source.substring(x);
        min = Math.min(min, minDistance(newSource, x + 1, target));
        // 再尝试删除，直接删除
        newSource = source.substring(0, x) + source.substring(x + 1);
        min = Math.min(min, minDistance(newSource, x, target));
        // 最后尝试替换,替换的字符肯定需要是target里面的字符，永远都替换为对应的target位置的字符
        newSource = source.substring(0, x) + target.charAt(x) + source.substring(x + 1);
        min = Math.min(min, minDistance(newSource, x + 1, target));
        min += 1;
        map.put(source, min);
        return min;
    }

}